而这个最初的随机数状态,正是本文最开头 set_seed(seed) 函数确定的。 层层剥离,终于,问题浮出水面了:由于不同显卡都进行了相同的 set_seed(seed),因此每张卡上的 _BaseDataLoaderIter._base_seed 都相同,进而导致 _worker_loop 函数中 base_seed 都相同。 于是,所有卡的 0 号 wor
一、Pytorch seed setting method 1、随机种子 2、训练使用不确定的算法 3、数据加载DataLoader 4、其他特殊情况:lstm dropout 5、Pytorch可复现性完整设置 二、Pytorch-lightning seed setting method 保证训练结果的一致和可复现,在算法迭代训练过程中非常重要,否则由于随机性非常容易导致判断错误和干扰算法优化方向。
1. Pytorch随机种子设置 在同一开发环境中,随机数种子seed确定时,模型的训练结果将始终保持一致。 defsetup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic =True# 设置随机数种子setup_seed(20)# 预处理数...
seed随即种子的作用是使控制随机数。任何和随机有关的东西都可以设置随机种子。而且设置好了随机种子之后,每次随机的数都是一样的。不设置随机种子数每次生成的随机数不同。 需要注意的是每次random操作前都需要设置,否则: import numpy as np seed = 1234 np.random.seed(seed) a = np.random.random(10) b ...
from common_toolsimporttransform_invert,set_seedset_seed(1)# 设置随机种子 #===load img===path_img=os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),"imgs/lena.png")img=Image.open(path_img).convert('RGB')#0~255# convert to tensor img_transform=transforms.Compose([transforms....
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 设置python哈希种子,为了禁止hash随机化 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. environ是一个字符串所对应环境的映像对象,这里主要是为了设置python哈希种子,禁止hash随机化,使得实验可复现。解释:python里面有很多使用哈希算法完成的操作,例如对于一个数字的列表,使用set()来...
hello_pytorch_DIR=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)+os.path.sep+".."+os.path.sep+"..")sys.path.append(hello_pytorch_DIR)frommodel.lenetimportLeNetfromtools.my_datasetimportRMBDataset# RMBDataset类# from tools.common_tools import set_seed ...
random.seed(0) # Third part libraries import numpy as np np.random.seed(0) CPU版本下,上述随机种子设置完成之后,基本就可实现实验的可复现了。 对于GPU版本,存在大量算法实现为不确定结果的算法,这种算法实现效率很高,但是每次返回的值会不完全一样。主要是由于...
frommonai.utilsimportset_determinismset_determinism(seed=0) 和pytorch中使用方法是一样的,这个函数就是已经设定好了各种各样的随机数。使用起来更方便。亲测有用。 会经常分享经典论文的理解和复现。说的再多,会动手才是硬道理。关注我,一起学习,一...
set_seed(1) # 设置随机种子#构建可学习参数weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)weight.grad = torch.ones((2, 2))#传入可学习参数,学习率设置为1optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1) (2)step(): 一次梯度下降更新参数 ...